Edureka

L'IA responsable en pratique : Équité, partialité et explicabilité

Edureka

L'IA responsable en pratique : Équité, partialité et explicabilité

Ce cours fait partie de Spécialisation "L'IA responsable"

Edureka

Instructeur : Edureka

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Demander à Coursera

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Expliquez les principes fondamentaux d'équité, d'interprétabilité, de protection de la vie privée et de responsabilité dans les systèmes d'IA responsable.

  • Analyser les modèles d'IA à l'aide d'indicateurs d'équité, de méthodes d'explicabilité et de techniques d'évaluation de la confidentialité.

  • Appliquer des méthodes visant à réduire les biais, à garantir l'interprétabilité et à préserver la confidentialité afin d'améliorer la fiabilité des systèmes d'IA.

  • Évaluer les compromis entre équité, confidentialité, interprétabilité et performances des modèles dans les solutions d'IA appliquées au monde réel.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse des parties prenantes
  • Catégorie : Gestion des risques
  • Catégorie : Atténuation des risques
  • Catégorie : L'IA responsable
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Normes et conduite éthiques
  • Catégorie : Intelligence décisionnelle
  • Catégorie : Sécurité de l'IA
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Connaissance de l'IA
  • Catégorie : Gouvernance
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Analyse des risques
  • Catégorie : Protection de l'information
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Gestion des risques de l'entreprise
  • Catégorie : Stratégie de sécurité
  • Catégorie : Fiabilité
  • Catégorie : Gestion de la sécurité

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Récemment mis à jour !

mai 2026

Évaluations

11 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité
Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires
logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "L'IA responsable"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Ce module aborde les principes fondamentaux de l'équité en matière d'IA, de la mesure des biais et des mesures d'atténuation dans les systèmes d'apprentissage automatique. Les apprenants découvriront les indicateurs d'équité, les risques liés aux biais, les tests contrefactuels et les compromis entre équité et précision à travers des démonstrations pratiques.

Inclus

9 vidéos4 lectures3 devoirs

Découvrez les techniques avancées d'interprétabilité des modèles utilisées pour expliquer et évaluer les prédictions de l'IA. Les participants travailleront avec des méthodes d'explication locales et globales telles que LIME, SHAP et les explications contrefactuelles, tout en examinant la fidélité et la robustesse des explications, ainsi que les limites des méthodes d'interprétabilité a posteriori, à travers des démonstrations pratiques.

Inclus

8 vidéos3 lectures3 devoirs

Ce module examine les risques liés à la vie privée, les mécanismes de défense et les compromis multi-objectifs dans les systèmes d'IA responsables. Il explore les techniques d'inférence d'appartenance, d'inversion de modèle et de confidentialité différentielle, tout en analysant l'équilibre entre la vie privée, l'équité et la précision des modèles à travers des démonstrations pratiques et des exercices de prise de décision.

Inclus

10 vidéos3 lectures3 devoirs

Ce module propose une synthèse finale du cours en résumant les concepts clés relatifs à une IA responsable et fiable, notamment l'équité, l'interprétabilité, la protection de la vie privée et l'analyse des compromis. Il se termine par un test de vérification des connaissances visant à consolider les concepts fondamentaux et la compréhension pratique.

Inclus

1 vidéo1 lecture2 devoirs

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeur

Edureka
Edureka
221 Cours199 518 apprenants

Offert par

Edureka

En savoir plus sur Analyse des données

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

Plus de questions

Aide financière disponible,

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.